import adaboost
from numpy import * 
datMat , classLabels = adaboost.loadSimpData()
print("datMat\n",datMat)
print("classLabels\n", classLabels)
D = mat(ones((5,1))/5)
#找出单层决策树的最佳分类
adaboost.buildStump(datMat,classLabels,D)
#通过迭代找出多个弱分类器
classifierArr = adaboost.adaBoostTrainDS(datMat,classLabels,9)
#利用[0,0]分类,好像是将输入的 [0,0]点和[5,5]分类
print("adaboost.adaClassify([0,0],classifierArr[0])\n",adaboost.adaClassify([0,0],classifierArr[0]))
print("adaboost.adaClassify([[0,0],[5,5],classifierArr[0])\n",adaboost.adaClassify(([0,0],[5,5]),classifierArr[0]))
